在AI时代运用低代码/无代码方案开展面向未来的开发

设想这样一个场景：您若是一位企业家、企业主，或者是一位满脑子奇思妙想的技术爱好者，心中怀揣着一个将想法转化为平台或者应用程序的梦想。您把目光投向一个开发团队，看着他们在一行又一行地敲入代码之后，您的梦想仿佛就要成为现实。

然而，事情远非如此简单。开发人员承担着极为艰巨的任务，他们需要精心地编写代码，细致地进行测试，在这个过程中还得妥善处理各种事故与错误。当您的解决方案面向客户或者用户开放的时候，他们还得迅速尝试修复那些出现问题的代码。难怪编码被视作最为复杂的学科之一，也正因如此，经验丰富的程序员的招聘资源正变得越来越少。

低代码/无代码对人才短缺问题的解决之道

低代码/无代码（LCNC）解决方案的存在历史可能比我们想象的更为久远。其根源可以追溯到20世纪70年代、80年代和90年代的4GL（第四代语言）开发，并且与90年代和00年代的快速应用程序开发以及模型驱动开发方法相互交织。在整个2010年代初期，LCNC一直在稳步发展，不过这一新兴技术的概念直到2014年才被命名。当时，Forrester创造了“低代码”这个术语，它指的是一种以编码为核心的开发平台，使用者无需知晓如何编码。技术水平较低的用户仅仅通过拖放操作就能够生成具有功能性的应用程序，而低代码平台的广泛应用催生了无代码的“公民开发人员”概念，这意味着不论技能水平如何的用户，甚至不需要了解编程语言就能够进行编码。

自2014年起，对低代码（以及随后的无代码）开发人员的需求呈现出指数级的增长态势。低代码应用程序所承诺的开发速度是传统编码根本无法比拟的。特别是考虑到我们在整个技术领域，不仅仅是工程师群体中所看到的技能危机，这种速度优势就更为明显。据估算，LCNC能够减少70%的资源需求，这使得它成为企业开发和更新应用程序时一种极具吸引力且性价比极高的方式。低代码/无代码解决方案在开发领域是一个热门话题，Forrester预测，到2028年，全球低代码和无代码市场规模可能会达到500亿美元。

值得大书特书的高速发展的生态系统

这其中的原因并不难理解。低代码/无代码具有灵活性、适应性，而最为关键的是其具备可扩展性。数字化转型是每一个企业，无论是初创公司还是大型企业都必须经历的过程，而数字化转型的每一次迭代都需要更好的部署生命周期来与之匹配。企业希望能够轻松地满足客户的期望并且降低开发成本，LCNC之所以能够发展成为开发人员工具库中备受喜爱的工具，原因之一就在于它在根据工作流程需求进行调整的同时，能够满足企业的这些需求。

LCNC支持持续集成/持续部署（CI/CD）方法，这对于敏捷创新文化而言是至关重要的。如果所有企业都想要长期在市场竞争中立足，就必须遵循这种敏捷创新文化。

低代码/无代码在AI时代依然发挥关键作用的原因

随着生成式AI以及编码辅助工具（包括ChatGPT等大型语言模型）的兴起，生成代码的能力变得比以往任何时候都更容易获取。然而，AI的这些进步并没有让低代码/无代码（LCNC）解决方案被淘汰，反而有望增强和丰富LCNC的功能。生成式AI能够依据用户输入迅速生成相关代码，从而极大地加快开发进程并且减少对大量手动编码的需求。

2023年的一项研究指出，在使用AI工具的时候需要保持警惕，因为可能存在安全漏洞。但这恰恰为LCNC平台提供了一个整合AI以提升代码质量和安全性的机遇。LCNC环境能够成为AI的理想试验场，可以在一个受到控制的模块化系统中轻松地对AI生成的代码进行验证、测试和优化。

经验丰富的开发人员和普通开发人员都能够从这种协同效应中获益。当AI负责处理常规的编码任务时，开发人员就能够将精力集中在更为复杂、更具高价值的问题解决上。这种合作能够推动创新，普通开发者能够借助AI高效、直观地或者通过口头指令来组装应用程序所需的组件。AI驱动的LCNC平台能够提升公司的创新指数，简化开发流程，并且维持安全有效的软件解决方案所必需的高标准。

可以将低代码/无代码看作是原型设计的终极帮手，在这个过程中，AI为应用程序增添最新的功能和特性，而无需进行耗时的全面改造。虽然大型语言模型（LLM）目前在为复杂任务生成特定于上下文的代码方面可能存在局限性，但是它们与LCNC平台的整合能够缓解这些问题。LCNC提供了AI可能缺失的应用程序和业务上下文，从而确保了开发周期的一致性和高质量。

利用低代码/无代码迈向未来的成功

在当今竞争异常激烈的环境下，时间就是一切，面向未来的发展在科技领域是必不可少的。对于简化开发流程的需求极为强烈，这种需求不仅仅来自于时间紧迫的工程师，还来自于那些希望获得无错误、高性能且引人入胜体验的平台和应用程序的用户。今年，预计全球将近70%的应用程序将构建在LCNC平台之上，这表明这种民主化的技术在软件领域占据着重要的地位。要使组织的发展面向未来，就需要一种具有战略性和前瞻性的方法。随着AI在这一领域的不断进步，低代码/无代码解决方案将持续提供我们未来成功所必需的、经过验证的、可持续的、积极主动的以及结果导向的成果。

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